人物轮廓提取与人脸识别：原理、实现与应用
目录
- 人物轮廓提取与人脸识别：原理、实现与应用
- 1. 引言
- 2. 技术原理
- 2.1 人物轮廓提取
- 2.2 人脸识别
- 3. 案例1：安防监控中的人物检测
- 3.1 问题描述
- 3.2 解决方案
- 3.3 代码实现
- 3.4 流程图与类图
- 4. 案例2：虚拟试衣间的人体轮廓提取
- 4.1 问题描述
- 4.2 解决方案
- 4.3 代码实现
- 4.4 时序图与流程图
- 5. 案例3：智能门禁的人脸识别系统
- 5.1 问题描述
- 5.2 解决方案
- 5.3 代码实现
- 5.4 类图与交互流程
- 6. 总结
1. 引言
人物轮廓提取与人脸识别是计算机视觉领域的核心技术，广泛应用于安防、零售、医疗和智能设备中。
本文将深入探讨其原理，并通过3个完整案例展示如何实现高效的轮廓提取与人脸识别系统。
2. 技术原理
2.1 人物轮廓提取
数学原理：通过边缘检测算子（如Sobel、Canny）计算像素梯度，提取物体边界。
梯度计算公式：
G x = [ − 1 0 1 − 2 0 2 − 1 0 1 ] ∗ I , G y = [ − 1 − 2 − 1 0 0 0 1 2 1 ] ∗ I G_x = \begin{bmatrix} -1 & 0 & 1 \\ -2 & 0 & 2 \\ -1 & 0 & 1 \end{bmatrix} * I, \quad G_y = \begin{bmatrix} -1 & -2 & -1 \\ 0 & 0 & 0 \\ 1 & 2 & 1 \end{bmatrix} * I Gx= −1−2−1000121 ∗I,Gy= −101−202−101 ∗I
梯度幅值： G = G x 2 + G y 2 G = \sqrt{G_x^2 + G_y^2} G=Gx2+Gy2
2.2 人脸识别
深度学习模型：使用预训练的FaceNet模型将人脸映射到128维特征空间，通过欧氏距离判断相似性：
Distance = ∑ i = 1 128 ( f i ( A ) − f i ( B ) ) 2 \text{Distance} = \sqrt{\sum_{i=1}^{128} (f_i^{(A)} - f_i^{(B)})^2} Distance=i=1∑128(fi(A)−fi(B))2
3. 案例1：安防监控中的人物检测
3.1 问题描述
实时检测监控画面中的人物轮廓，标记异常行为。
3.2 解决方案
- 使用背景减除算法分离前景人物
- 形态学处理优化轮廓
- 绘制边界框并触发警报
3.3 代码实现
import cv2
import numpy as npclass MotionDetector:def __init__(self
